머신러닝에서의 차원축소

목차

1. 차원이란?
2. 차원의 수와 특징의 수와의 관계
3. 물리법칙을 이용한 차원축소
4. 이미지 차원축소

본문내용

머신러닝에서의 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 과정을 말합니다. 이는 데이터의 복잡성을 줄이고, 특징을 추출하거나 시각화하기 위해 사용됩니다. 차원 축소는 데이터의 차원 수를 줄이면서 중요한 정보를 보존하는 방식으로 작동합니다.

차원 축소는 주로 두 가지 방법으로 수행됩니다.

특징 선택 (Feature Selection): 특징 선택은 주어진 데이터의 특징들 중에서 가장 중요한 특징들을 선택하여 차원을 축소하는 방법입니다. 이는 기존 특징 중에서 유용한 정보를 제공하는 특징들을 식별하는 작업으로, 선택된 특징들만을 사용하여 데이터를 표현합니다.

특징 추출 (Feature Extraction): 특징 추출은 원래의 특징들을 새로운 특징 공간으로 변환하여 차원을 축소하는 방법입니다. 이러한 새로운 특징들은 기존 특징들의 선형 또는 비선형 조합으로 표현됩니다. 주요한 특징은 보존되면서도 데이터의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 대표적인 특징 추출 방법으로는 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)이 있습니다.

차원 축소의 주요한 이점은 다음과 같습니다.

데이터 시각화: 고차원 데이터는 시각화가 어렵고 이해하기도 어렵습니다. 차원 축소를 통해 데이터를 저차원으로 표현하면 데이터를 시각화하고 이해하기 쉬워집니다.

계산 효율성: 차원이 높을수록 계산 비용이 증가합니다. 차원 축소를 통해 저차원으로 데이터를 표현하면 계산 비용을 줄일 수 있습니다.

잡음 제거: 차원 축소는 데이터의 잡음을 제거하는 효과를 갖습니다. 중요한 정보를 보존하면서도 잡음 요소를 최소화하여 데이터 분석의 정확성을 향상시킵니다.

참고 자료

없음